AI, satellitdata och expertis i kombination effektivt mot illegalt fiske
Hem Studier AI, satellitdata och expertis i kombination effektivt mot arbetskraftsmissbruk och illegalt fiske

AI, satellitdata och expertis i kombination effektivt mot arbetskraftsmissbruk och illegalt fiske

Publicerat av: Redaktionen

Nya effektivare övervakningsmetoder av jordens fiske kan hjälpa myndigheter och företag att identifiera och eliminera risken för arbetskraftsmissbruk och illegalt fiske.

Det visar en forskningsstudie från Stockholm Resilience Centre vid Stockholms universitet, publicerad i den vetenskapliga tidskriften Nature Communications.

Världshaven är svåra att övervaka på ett effektivt sätt och har länge varit en fristad för IUU-fiske (Illegal, unreported and unregulated fishing). Varje år fångas miljontals ton fisk illegalt. Fartyg som sysslar med IUU-fiske använder dessutom ofta illegal arbetskraft ombord, utsätter arbetare för tvångsarbete, skuldslaveri och erbjuder dåliga arbetsförhållanden.

I samarbete med forskare från Stanford University, University of British Columbia, University of Tokyo och James Cook University har forskare vid Stockholm Resilience Centre vid Stockholms universitet i en ny studie kombinerat satellitdata, maskininlärning och expertenkäter, för att kartlägga vilka regioner och hamnar som är mest utsatta för olaglig verksamhet. Av mer än 750 utvärderade hamnar runt om i världen, ansågs nästan hälften vara förknippade med risk för illegalt fiske eller tvångsarbete. Framför allt identifierades två riskfaktorer: det land som ett fartyg är registrerat i, även känt som dess ”flaggstat”, och vilken typ av fiskeredskap fartyget har ombord.

– Fartyg registrerade i länder som har dålig kontroll av korruption, fartyg som ägs av andra länder än flaggstaten, och fartyg registrerade i Kina, uppvisade en högre risk att ägna sig åt olaglig verksamhet. Det gjorde även långrevsfartyg, trålare och båtar som jiggfiskar efter bläckfisk, säger medförfattare Henrik Österblom, forskningschef för Stockholm Resilience Centre, vid Stockholms universitet.

AI, satellitdata och expertis i kombination effektivt mot illegalt fiske

Högst risk för olaglig verksamhet identifierades i samband med omlastning, då besättning och fångster utbyts mellan fartyg, särskilt då detta sker ute till havs. Kusterna utanför Västafrika, Peru och Azorerna hade enligt studien högst risk för arbetskraftsmissbruk och IUU-fiske.

– Vår förhoppning är att studien ska kunna hjälpa regeringar, biståndsorganisationer, civilsamhälle och företag att kunna göra prioriteringar, som gör att fokus riktas på de områden där problemen är som störst, säger Henrik Österblom.

Relaterade Artiklar

Vi använder cookies och andra identifierare för att förbättra din upplevelse. Detta gör att vi kan säkerställa din åtkomst, analysera ditt besök på vår webbplats. Det hjälper oss att erbjuda dig ett personligt anpassat innehåll och smidig åtkomst till användbar information. Klicka på ”Jag godkänner” för att acceptera vår användning av cookies och andra identifierare eller klicka ”Mer information” för att justera dina val. Jag Godkänner Mer Information>>